from typing import Dict, Any
import cv2
import numpy as np
from app.utils.logger import get_logger

logger = get_logger(__name__)


# 版面区域检测模块


# 布局检测模型和区域检测模型的区别
# 功能定位不同：
#       布局检测模型（Layout Detection）：检测文档中的各种布局元素（如标题、段落、表格、图片、公式等）
#       区域检测模型（Region Detection）：检测文档中的内容区域，用于将文档划分为不同的逻辑区域
# 检测目标不同：
#       布局检测：检测文档结构元素（table, image, text, title等）
#       区域检测：检测内容区域（如SupplementaryRegion等）
# 应用场景不同：
#       布局检测：用于文档结构分析
#       区域检测：用于文档区域划分
# 设计目的不同
# 布局检测模型（Layout Detection）：
#       目的：检测文档中的各种语义元素（标题、段落、表格、图片等）
#       输出：具有明确语义标签的边界框（如"text", "title", "table", "image"等）
# 区域检测模型（Region Detection）：
#       目的：将文档划分为逻辑区域或内容块
#       输出：通常是通用的区域边界框（如"SupplementaryRegion"）

class LayoutDetectionModule:
    _instance = None
    _initialized = False

    def __new__(cls):
        if cls._instance is None:
            cls._instance = super(LayoutDetectionModule, cls).__new__(cls)
        return cls._instance

    def __init__(self):
        if not self._initialized:
            logger.info("Initializing LayoutDetectionModule")
            self._initialized = True

    def detect(self, image_data: bytes) -> Dict[str, Any]:
        """
        检测版面区域

        Args:
            image_data: 图像字节数据

        Returns:
            版面检测结果
        """
        try:
            # 将字节数据转换为OpenCV图像
            nparr = np.frombuffer(image_data, np.uint8)
            img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)

            # 检测版面区域
            layout_regions = self._detect_layout_regions(img)

            return {
                "layout_regions": layout_regions,
                "total_regions": len(layout_regions)
            }

        except Exception as e:
            raise RuntimeError(f"Layout detection failed: {str(e)}")

    def _detect_layout_regions(self, img) -> Dict[str, Any]:
        """检测版面区域"""
        # 模拟版面检测结果
        return {
            "text_blocks": [
                {"bbox": [50, 50, 500, 150], "confidence": 0.95},
                {"bbox": [50, 200, 500, 300], "confidence": 0.92}
            ],
            "image_blocks": [
                {"bbox": [100, 400, 400, 600], "confidence": 0.88}
            ],
            "table_blocks": [
                {"bbox": [50, 700, 550, 900], "confidence": 0.90}
            ]
        }
